DBSCAN聚類分析
模型介紹 模型步驟步驟 為密度聚類算法設置一個合理的半徑以及領域內包含的最少樣本點。 從數據集中隨機挑選出一個樣本點p，檢驗其在領域內是否包含指定的最少樣本量，如果包含就將其定性為核心對象，並構成一個簇C；否則重新挑選一個樣本點。 對於核心對象p所覆蓋的其他樣本點q，如果點q ...
原文：聚類分析之密度划分（DBSCAN、MeanShift）
將密度足夠大的相鄰區域連接，能有效處理異常數據，主要用於對空間數據的聚類。只要靠近區域的密度超過某個閥值，就繼續聚類。將密度足夠大的相鄰區域連接起來。在一個給定范圍的區域內必須至少包含某個數目的點。該類方法將每個簇看作是數據空間中被低密度區域分割開的高密度對象區域，也就是將簇看作是密度相連的點最大集合。具有較大的優越性和靈活性，有效地克服噪聲的影響，並且只需要對數據進行一次掃描。代表算法DBSC ...
2017-08-18 16:02 0 1751 推薦指數：
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